Multispectral Imaging for Differential Face Morphing Attack Detection: A Preliminary Study

要約

顔モーフィング攻撃の検出は、高品質で現実的なモーフィング攻撃生成の進歩により、ますます困難な問題として浮上しています。
モーフィング攻撃は国境管理アプリケーションを標的としているため、モーフィング攻撃を確実に検出することが不可欠です。
この論文では、差分モーフィング攻撃検出 (D-MAD) のためのマルチスペクトル フレームワークを紹介します。
D-MAD メソッドは、eパスポート (参照画像とも呼ばれます) と信頼できるデバイス (自動国境管理 (ABC) ゲートなど) からキャプチャされた 2 つの顔画像を使用して、eパスポートに顔画像が提示されているかどうかを検出することに基づいています。
変形しています。
提案されたマルチスペクトル D-MAD フレームワークでは、信頼できるキャプチャとしてキャプチャされたマルチスペクトル画像を導入して、モーフィング攻撃を検出するために 7 つの異なるスペクトル帯域を取得します。
複数のセッションで可視カメラとマルチスペクトル カメラの両方を使用してキャプチャされた 143 の固有のデータ主体を使用して、新しく作成されたマルチスペクトル モーフィング データセット (MSMD) で広範な実験が行われました。
結果は、可視画像と比較して、提案されたマルチスペクトル フレームワークのパフォーマンスが優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Face morphing attack detection is emerging as an increasingly challenging problem owing to advancements in high-quality and realistic morphing attack generation. Reliable detection of morphing attacks is essential because these attacks are targeted for border control applications. This paper presents a multispectral framework for differential morphing-attack detection (D-MAD). The D-MAD methods are based on using two facial images that are captured from the ePassport (also called the reference image) and the trusted device (for example, Automatic Border Control (ABC) gates) to detect whether the face image presented in ePassport is morphed. The proposed multispectral D-MAD framework introduce a multispectral image captured as a trusted capture to acquire seven different spectral bands to detect morphing attacks. Extensive experiments were conducted on the newly created Multispectral Morphed Datasets (MSMD) with 143 unique data subjects that were captured using both visible and multispectral cameras in multiple sessions. The results indicate the superior performance of the proposed multispectral framework compared to visible images.

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